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Evolving Rule-Based Models: A Tool for Design of Flexible Adaptive Systems - nuovo libro

ISBN: 9783790825060

The idea about this book has evolved during the process of its preparation as some of the results have been achieved in parallel with its writing. One reason for this is that in this area… Altro …

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Angelov, Plamen P.:

Evolving Rule-Based Models A Tool for Design of Flexible Adaptive Systems - edizione con copertina flessibile

2010, ISBN: 3790825069

edizione con copertina rigida

Softcover reprint of hardcover 1st ed. 2002 Kartoniert / Broschiert Mathematische Grundlagen, Mathematik: Logik, Mathematik für Ingenieure, Künstliche Intelligenz, algorithms; complexsy… Altro …

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Evolving Rule-Based Models: A Tool for Design of Flexible Adaptive Systems (Studies in Fuzziness and Soft Computing) - edizione con copertina flessibile

2010

ISBN: 9783790825060

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Physica, 2010-12-15. Softcover reprint of hardcover 1. Paperback. Used:Good., Physica, 2010-12-15

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Plamen P. Angelov:
Evolving Rule-Based Models: A Tool for Design of Flexible Adaptive Systems (Studies in Fuzziness and Soft Computing) - edizione con copertina flessibile

2010, ISBN: 9783790825060

Physica-Verlag HD, 2010-12-15. Paperback. Good., Physica-Verlag HD, 2010-12-15

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Evolving Rule-Based Models - Plamen P. Angelov
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Dettagli del libro
Evolving Rule-Based Models: A Tool for Design of Flexible Adaptive Systems

The objects of modelling and control change due to dynamical characteristics, fault development or simply ageing. There is a need to up-date models inheriting useful structure and parameter information. The book gives an original solution to this problem with a number of examples. It treats an original approach to on-line adaptation of rule-based models and systems described by such models. It combines the benefits of fuzzy rule-based models suitable for the description of highly complex systems with the original recursive, non iterative technique of model evolution without necessarily using genetic algorithms, thus avoiding computational burden making possible real-time industrial applications. Potential applications range from autonomous systems, on-line fault detection and diagnosis, performance analysis to evolving (self-learning) intelligent decision support systems.

Informazioni dettagliate del libro - Evolving Rule-Based Models: A Tool for Design of Flexible Adaptive Systems


EAN (ISBN-13): 9783790825060
ISBN (ISBN-10): 3790825069
Copertina rigida
Copertina flessibile
Anno di pubblicazione: 2010
Editore: Physica
228 Pagine
Peso: 0,351 kg
Lingua: eng/Englisch

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ISBN/EAN: 9783790825060

ISBN - Stili di scrittura alternativi:
3-7908-2506-9, 978-3-7908-2506-0
Stili di scrittura alternativi e concetti di ricerca simili:
Autore del libro : angelov
Titolo del libro: rule, systems art, flexible design


Dati dell'editore

Autore: Plamen P. Angelov
Titolo: Studies in Fuzziness and Soft Computing; Evolving Rule-Based Models - A Tool for Design of Flexible Adaptive Systems
Editore: Physica; Physica
214 Pagine
Anno di pubblicazione: 2010-10-21
Heidelberg; DE
Stampato / Fatto in
Peso: 0,355 kg
Lingua: Inglese
106,99 € (DE)
109,99 € (AT)
118,00 CHF (CH)
POD
XIII, 214 p.

BC; Mathematical Logic and Foundations; Hardcover, Softcover / Mathematik/Grundlagen; Mathematik: Logik; Verstehen; algorithms; complex system; complex systems; decision support system; fuzzy; genetic algorithms; model; modeling; system; complexity; Systems Theory, Control; Artificial Intelligence; Complexity; Mathematical Logic and Foundations; Systems Theory, Control; Artificial Intelligence; Applied Dynamical Systems; Mathematische Grundlagen; Kybernetik und Systemtheorie; Künstliche Intelligenz; Mathematik für Ingenieure; BB

The objects of modelling and control change due to dynamical characteristics, fault development or simply ageing. There is a need to up-date models inheriting useful structure and parameter information. The book gives an original solution to this problem with a number of examples. It treats an original approach to on-line adaptation of rule-based models and systems described by such models. It combines the benefits of fuzzy rule-based models suitable for the description of highly complex systems with the original recursive, non iterative technique of model evolution without necessarily using genetic algorithms, thus avoiding computational burden making possible real-time industrial applications. Potential applications range from autonomous systems, on-line fault detection and diagnosis, performance analysis to evolving (self-learning) intelligent decision support systems.

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